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Cerrada Collado, Cristina

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Cerrada Collado
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Cristina
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    Optimal control law of an AUV using a single thruster
    (Comité Español de Autonomática (CEA-IFAC), 2023) Cerrada Collado, Cristina; Chaos García, Dictino; Moreno Salinas, David; Aranda Almansa, Joaquín
    En este artículo se plantea el problema de optimización de una ley de control para minimizar el error cuadrático integral al conducir un AUV (Autonomous Underwater Vehicle, vehículo autónomo submarino) actuado con un único motor desde un punto de partida hasta una zona de recuperación deseada. Así mismo se muestran dos posibles soluciones de control y se discute su implementación en el vehículo. Para la optimización de la ley de control se utilizarán los algoritmos genéticos y se proponen dos soluciones: En la primera se optimiza la ley de control muestreada en función del tiempo. La segunda, por su parte, emplea una acción de control óptima en función de la orientación del vehículo a partir de una ley de control representada mediante una serie de Fourier. El correcto funcionamiento de las soluciones propuestas se demuestra mediante una serie de simulaciones que consideran distintas condiciones y situaciones posibles.
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    Optimización ley de control para un AUV funcionando con un único motor
    (Universidade da Coruña) Cerrada Collado, Cristina; Chaos García, Dictino; Moreno Salinas, David; Aranda Almansa, Joaquín
    En este artículo se plantea el problema de optimización de una ley de control para minimizar el error al conducir un AUV actuado con un único motor desde un punto de partida hasta una zona de recuperación deseada. Así mismo se muestran dos posibles soluciones de control y se discute su implementación en el vehículo. La primera utiliza algoritmos genéticos para proporcionar la acción de control óptima en cada instante, es decir, se optimiza la ley de control muestreada en función del tiempo. La segunda, por su parte, emplea los algoritmos genéticos para obtener una acción de control óptima en función de la orientación del vehículo a partir de una ley de control aproximada con una serie de Fourier
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    An energy efficient fault-tolerant controller for homing of underactuated AUVs
    (Elsevier, 2024) Pascoal, António; Chaos García, Dictino; Moreno Salinas, David; Aranda Almansa, Joaquín; Cerrada Collado, Cristina
    In the event of a failure that will prevent an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) from executing a specified task, the vehicle must be recovered safely to avoid further damage to itself or to other vehicles/agents in the neighbourhood. Motivated by this operational requirement, this work presents an optimal fault-tolerant controller to drive an underactuated AUV to a recovery point (so-called automatic homing manoeuvre). The case of a critical failure that leaves only one of two stern thrusters available to drive it to the desired recovery area is considered. The control law proposed relies on the use of a Fourier series-based strategy to compute the control action as a function of the relative orientation of the vehicle with respect to the target recovery point. Energy consumption is also considered in the proposed control law, so that an appropriate trade-off can be achieved between reaching the destination faster and reducing the energy consumed as a function of mission requirements and vehicle specifications. The stability and convergence of the proposed scheme are demonstrated analytically, a comparison with MPC scheme is shown and simulation examples illustrate how the control law effectively drives the vehicle to a neighbourhood of the desired target point even in the presence of unknown constant currents.
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    Homing and docking of autonomous underwater vehicles
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Internacional de Doctorado. Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas y Control, 2025) Cerrada Collado, Cristina; Moreno Salinas, David; Chaos García, Dictino
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    Group Decision-Making Based on Artificial Intelligence: A Bibliometric Analysis
    (MDPI, 2020) Heradio Gil, Rubén; Fernández Amoros, David José; Cobo, Manuel J.; Cerrada Collado, Cristina; https://orcid.org/0000-0002-7131-0482; https://orcid.org/0000-0001-6575-803X
    Decisions concerning crucial and complicated problems are seldom made by a single person. Instead, they require the cooperation of a group of experts in which each participant has their own individual opinions, motivations, background, and interests regarding the existing alternatives. In the last 30 years, much research has been undertaken to provide automated assistance to reach a consensual solution supported by most of the group members. Artificial intelligence techniques are commonly applied to tackle critical group decision-making difficulties. For instance, experts’ preferences are often vague and imprecise; hence, their opinions are combined using fuzzy linguistic approaches. This paper reports a bibliometric analysis of the ample literature published in this regard. In particular, our analysis: (i) shows the impact and upswing publication trend on this topic; (ii) identifies the most productive authors, institutions, and countries; (iii) discusses authors’ and journals’ productivity patterns; and (iv) recognizes the most relevant research topics and how the interest on them has evolved over the years.